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一个关键问题在于:当AI模型过于依赖合成数据时,它们可能会“崩溃”。它们会产生更多“幻觉”,编造看似合理可信但实际上并不存在的信息。而且,AI模型的质量和性能也会飞速下降,甚至无法使用。例如,某个AI模型生成的数据出现了一些拼写错误,利用这些充满了错误的数据训练其他模型,这些AI模型必定会“以讹传讹”,导致更大的错误。
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“还要大力研发反作弊技术,精准识别应聘者是否使用AI外挂等作弊工具。通过分析面试者语言表达模式、回答速度与逻辑等特征,构建智能作弊识别模型。运用自然语言处理技术剖析应聘者回答的语义语法结构,判断是否符合人类思维表达习惯。结合大数据分析与机器学习算法,对大量正常与疑似作弊数据进行学习训练,提升反作弊模型的准确性与灵敏度。”岳震说。
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